目的 提出一种基于数据挖掘技术的粗糙神经网络模型,为医疗设备故障监测与识别提供一种参考方法 .方法 收集我院2017年10月至2019年5月的呼吸机故障报警事件为研究对象,制定了故障因素采集方法,分别从设备使用环境因素、电气因素及气路因素数据进行采集,同时搭建了8输入3输出的粗糙神经网络模型,并使用训练集和测试集分别对粗糙神经网络模型进行训练和测试.结果 经训练集学习后,训练集呼吸机故障模式灵敏度、特异性及准确率分别为87.8％、85.6％、91.1％,测试集呼吸机故障模式准确率达85.0％.结论 通过挖掘故障模式与故障因素的潜在关系,设备故障模式能够得到较好识别,粗糙神经网络模型可为医疗设备故障监测与识别提供一种参考方法.
作者：陈艳；王琪；蒋佳旺
来源：中国医疗设备 2020 年 35卷 8期
